GPU—加速數(shù)據(jù)科學工作流程

GPU-ACCELERATE YOUR DATA SCIENCE WORKFLOWS

傳統(tǒng)上，數(shù)據(jù)科學工作流程是緩慢而繁瑣的，依賴于cpu來加載、過濾和操作數(shù)據(jù)，訓練和部署模型。gpu大大降低了基礎設施成本，并為使用RAPIDS的端到端數(shù)據(jù)科學工作流提供了卓越的性能? 開源軟件庫。GPU加速數(shù)據(jù)科學在筆記本電腦、數(shù)據(jù)中心、邊緣和云端隨處可見。

ApacheSpark3.0是GPU加速的RAPIDS

ApacheSpark3.0是Spark的第一個版本，它為分析和人工智能工作負載提供了完全集成和無縫的GPU加速。利用本地或云端的GPU開發(fā)Spark
3.0的強大功能，而無需更改代碼。gpu的突破性性能使企業(yè)和研究人員能夠更頻繁地訓練更大的模型，最終用AI的力量釋放大數(shù)據(jù)的價值。

英偉達GPU XGBOOST訓練

GPU加速的XGBoost在單節(jié)點和分布式部署中為世界領先的機器學習算法帶來了改變游戲規(guī)則的性能。與CPU相比，數(shù)據(jù)科學團隊的訓練速度要快得多，因此他們可以處理更大的數(shù)據(jù)集、更快地迭代和優(yōu)化模型，從而最大限度地提高預測精度和業(yè)務價值。

RAPIDS：數(shù)據(jù)科學圖書館套件

RAPIDS基于NVIDIA CUDA-X人工智能，利用了超過15年的NVIDIA?CUDA?開發(fā)和機器學習專業(yè)知識。它是一款功能強大的軟件，可以在NVIDIA GPUs中完全執(zhí)行端到端的數(shù)據(jù)科學訓練管道，將訓練時間從幾天縮短到幾分鐘。

數(shù)據(jù)從根本上改變了公司開展業(yè)務的方式，推動了對數(shù)據(jù)科學家的需求，并增加了工作流程的復雜性。借助NVIDIA支持的數(shù)據(jù)科學工作站，獲得將大量數(shù)據(jù)轉化為見解并創(chuàng)造出色客戶體驗所需的性能。由領先的工作站提供商構建，將Quadro RTX GPU的功能與加速的CUDA-X AI數(shù)據(jù)科學軟件相結合，以提供用于數(shù)據(jù)科學的新型全集成臺式機和移動工作站。

基于世界上最先進的GPU構建

由Quadro RTX GPU驅動的工作站將RTX的強大功能帶入您的數(shù)據(jù)科學工作流程。在臺式機上獲得多達96 GB的超高速本地內存，在筆記本電腦上獲得高達24 GB的超高速本地內存，以便從任何地方處理最大的數(shù)據(jù)集和計算密集型工作負載。利用最新的光線跟蹤技術實現(xiàn)高性能的本地可視化，并配置遠程訪問以實現(xiàn)最大的靈活性。借助Quadro RTX，您可以使用工作站來確保最高程度的兼容性，支持和可靠性，從而最大限度地提高生產(chǎn)率，縮短洞察時間并降低數(shù)據(jù)科學項目的成本。

與GPU加速軟件集成

基于NVIDIA的數(shù)據(jù)科學工作站配有基于NVIDIA CUDA-X AI構建的經(jīng)過全面測試和優(yōu)化的數(shù)據(jù)科學軟件堆棧。該堆棧具有RAPIDS數(shù)據(jù)處理和機器學習庫，NVIDIA優(yōu)化的XGBoost，TensorFlow，PyTorch和其他領先的數(shù)據(jù)科學軟件，可為企業(yè)提供加速的工作流程，以加快數(shù)據(jù)準備，模型訓練和數(shù)據(jù)可視化。

RTX 8000上的RAPIDS：空前的數(shù)據(jù)科學性能

NVIDIA驅動的數(shù)據(jù)科學工作站將Quadro RTX GPU的功能與RAPIDS的加速功能結合在一起，以減少培訓時間并提供最快的數(shù)據(jù)科學途徑。

借助NVIDIA TRITON INFERENCE SERVER簡化部署

NVIDIA Triton Inference Server（以前稱為TensorRT Inference Server）是一種開源軟件，可簡化生產(chǎn)中深度學習模型的部署。Triton
Inference Server使團隊可以從任何基于GPU或CPU的基礎架構上的本地存儲，Google Cloud Platform或AWS S3的任何框架（TensorFlow，PyTorch，TensorRT Plan，Caffe，MXNet或自定義）部署經(jīng)過訓練的AI模型。它可以在單個GPU上同時運行多個模型，以最大限度地提高利用率，并與Kubernetes集成以進行編排，指標和自動縮放。

增強統(tǒng)一，可擴展的深度學習推理

通過一個統(tǒng)一的架構，可以訓練每個深度學習框架上的神經(jīng)網(wǎng)絡，并使用NVIDIA TensorRT對其進行優(yōu)化，然后將其部署為在邊緣進行實時推理。借助NVIDIA DGX ?系統(tǒng)，NVIDIA Tensor Core GPU，NVIDIA Jetson ?和NVIDIA DRIVE ?，NVIDIA提供了端到端，完全可擴展的深度學習平臺。

大規(guī)模節(jié)省成本

為了使服務器保持最高生產(chǎn)率，數(shù)據(jù)中心經(jīng)理必須在性能和效率之間進行權衡。一臺NVIDIA T4服務器可以代替多臺商用CPU服務器來進行深度學習推理應用程序和服務，從而降低能源需求并節(jié)省購置成本和運營成本。

總結

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